This study aimed to develop a sound-absorbing composite using sugarcane bagasse (SB) and coffee silver skin (CS) as raw materials. The composite boards were manufactured by bonding the fibers with Melamine Urea-Formaldehyde adhesive, ensuring a consistent thickness of 30 mm. Various densities were employed, namely 380, 450, and 520 kg/m3. The samples were fabricated with different fiber ratios, including SB100%, SB75% with CS25%, and SB50% with CS50%. The sound absorption coefficient (SAC) and noise reduction coefficient (NRC) were measured using the impedance tube method within a frequency range of 63-6,300 Hz. The experimental results revealed that the mixing ratio of CS exerted a notable influence on enhancing the SAC, while the density of the composite board exhibited a significant impact on increasing both the SAC and NRC. Among the densities tested, the optimal value was observed at 520 kg/m3, yielding a SAC value of 0.65 at a frequency of 1,000 Hz and an NRC value of 0.55 for the SB50-CS50 composite plate. These findings underscore the importance of considering the CS mixing ratio and composite board density when aiming to optimize sound absorption properties.
Kim, Deok-Han;Lee, Dong-Hoon;Kwon, Hyuk-Jung;Kim, Dong-Yun;Lee, Jong-Seok
Proceedings of the SAREK Conference
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2005.11a
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pp.500-505
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2005
This paper introduces an experimental study for the noise characteristics and reduction of a ventilating fan system. For the purpose of noise reduction of it, an absorptive duct silencer filled with a glass fiber has been conventionally utilized. However, a glass fiber has some disadvantages like hygiene and secondary pollution problems. In order to overcome these problems, in this paper, a perforated duct silencer has been applied to the ventilating fan system. For the designing of a perforated duct silencer, the transmission losses for various perforated panel systems are measured and compared with their sound absorption performances.
Cho, Young Hyun;Lee, Se Jeong;Lee, Youngjin;Park, Chan Rok
Journal of radiological science and technology
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v.44
no.3
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pp.225-229
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2021
The digital image such as medical X-ray and nuclear medicine field mainly contains noise distribution. The noise degree in image degrades image quality. That is why, the noise reduction algorithm is efficient for medical image field. In this study, we confirmed effectiveness of application for median modified Wiener filter (MMWF) algorithm for noise reduction in PET/MR image compared with median filter image, which is used as conventional noise redcution algorithm. The Jaszczak PET phantom was used by using 18F solution and filled with NaCl+NiSO4 fluids. In addition, the radioactivity ratio between background and six spheres in the phantom is maintained to 1:8. In order to mimic noise distribution in the image, we applied Gaussian noise using MATLAB software. To evlauate image quality, the contrast to noise ratio (CNR) and coefficient of variation (COV) were used. According to the results, compared with noise image and images with MMWF algorithm, the image with MMWF algorithm is increased approximately 33.2% for CNR result, decreased approximately 79.3% for COV result. In conclusion, we proved usefulness of MMWF algorithm in the PET/MR images.
The points of this design case are the planning and excavation method of a new double-tracked railroad tunnel which is approx. 11∼22 meters apart from existing single-tracked railroad tunnel. For the optimum excavation method some needs are required in design stage, such as the reduction of noise and vibration, public resentment, damage of buildings and construction costs. Hence the estimation and application of allowable noise and vibration criterion is important. The ground coefficient (K, n) of this site is determined by field trial blasting. The excavation method is chosen to satisfy the allowable noise and vibration criterion. In addition, in order to ensure the stability of existing single-tracked railroad tunnel, the instrumentation of maintenance level is accompanied during the construction stage. As a result of this design condition, central diaphragm excavation with line drilling and pre-large hole boring blasting is applied to the area within 15 meters apart from existing tunnel. And above 15 meters apart, pre-large hole boring blasting is designed.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.8
no.2
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pp.74-80
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1984
In the reduction gears for marine propulsion engine such as turbine or high speed diesel engine, the standard involute double helical gears are generally used. However the addendum modification gear can be used in the reduction gear as it has flexibility for gear design on the tooth strength, scoring and operating noise. In this case, the determination of gear shaft bearing load is difficult by the alternation of operating pressure angle. In this paper, the formulas of bearing load according to the arrangements of the reduction gears are derived and the diagrams of operating pressure angle according to the modification coefficient are presented.
This study was carried out to determine traffic noise level and analyze noise reduction effects of various sound protection facilities in the area of Seoul, Inch'on, Songchoo and Seoul- Busan Expressway from March to Octover, 1987. The results were as follows; 1. As compared with the environmental standards and the traffic noise level in heavy noise areas, traffic noise levels observed were shown in higher than environmental standards. The noise levels in Seoul were determined at 12.8-18.2 dB(A) in daytime and 19.0-26.9 dB (A) in nighttime. And incase of inch'on, it were 6.7-9.6 dB(A) in daytime, 7.9-18.9 dB(A) in nighttime, respectively. 2. The environmental noise level observed in the backside of protection facilities, such as apartment, soundproof barrier and houses, which were constructed in paralled to the road was lower about 3-5 dB(A) than perpendicular to theroad. Noise recuction effect of upper stairs in apartment was higher than lower stairs. 3. The predicted noise level obtained from the equation $({\triangle}L\;=\; -10\;log\;(^{I'1}/Ii)\;was\;\pm\;1dB$ (A) and the correlation coefficient (r) was 0.923. 4. The noise reduction effect in backside of apartment was measured at on sites and predicted by total noise loss equation. The predicted noise level was 60.9 dB(A) and the measured level was 60.6 dB(A), respectively. 5. The narrow width landscape less than 10m width was almost no effect for the protection of traffic noise. According to the synthesis of the above results, the noise level of the road was exceeding mostly the environmental standard in the heavy traffic areas. The counterplan should be set as well. The insulation of noise protection facilities were effective by the location with near distance from the road edge. The reduction effect of double window in apartment was represented so much. The prediction model could be applied to estimate the noise levels in the roadside as well as the effectiveness for the noise protection facilities.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2014.10a
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pp.870-873
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2014
Green roof systems has widely been used on rooftop of buildings by considering environmental benefits in aspects of bio-diversity, storm-water runoff as well as noise reduction. To predict noise reduction effect by green roof systems, it is necessary to measure in-situ acoustical properties of the components by devices enabling in-situ measurements. In this study, Micro-flown, which is the state of the arts device to measure in-situ normalized impedance and absorption coefficient has been used to measure acoustical properties of green roof materials according to different water saturation condition in the materials.
In this study, the performance evaluation of image quality for noise reduction was implemented using the U-net deep learning architecture in computed tomography (CT) images. In order to generate input data, the Gaussian noise was applied to ground truth (GT) data, and datasets were consisted of 8:1:1 ratio of train, validation, and test sets among 1300 CT images. The Adagrad, Adam, and AdamW were used as optimizer function, and 10, 50 and 100 times for number of epochs were applied. In addition, learning rates of 0.01, 0.001, and 0.0001 were applied using the U-net deep learning model to compare the output image quality. To analyze the quantitative values, the peak signal to noise ratio (PSNR) and coefficient of variation (COV) were calculated. Based on the results, deep learning model was useful for noise reduction. We suggested that optimized hyper parameters for noise reduction in CT images were AdamW optimizer function, 100 times number of epochs and 0.0001 learning rates.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.20
no.9
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pp.834-840
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2010
The Sound reduction indices(SRIs) of interior door with 13 different size apertures are measured in acoustic chamber. Also, as a theoretical approach, the SRIs are estimated using Gomperts' theory. In this study, the aperture of interior door is focused on the lower part of door leaf which is well known as a main cause to deteriorate the sound insulation performance of door. The results show that the SRI of door strongly depends on the aperture width and the dip in the measured sound reduction index curve by the resonance effect within aperture is observed at high-frequency. On the whole, the values calculated by theory are in good agreement with the measured values including the position of resonance dip. The average difference between the measured and the calculated values is 0.9 dB for 13 doors with different size aperture in terms of the weighted SRI.
In this study, we aimed to perform a comparative evaluation using quantitative factors between a region-growing based segmentation with noise reduction algorithms and a U-Net based segmentation. Initially, we applied median filter, median modified Wiener filter, and fast non-local means algorithm to computed tomography (CT) images, followed by region-growing based segmentation. Additionally, we trained a U-Net based segmentation model to perform segmentation. Subsequently, to compare and evaluate the segmentation performance of cases with noise reduction algorithms and cases with U-Net, we measured root mean square error (RMSE) and peak signal to noise ratio (PSNR), universal quality image index (UQI), and dice similarity coefficient (DSC). The results showed that using U-Net for segmentation yielded the most improved performance. The values of RMSE, PSNR, UQI, and DSC were measured as 0.063, 72.11, 0.841, and 0.982 respectively, which indicated improvements of 1.97, 1.09, 5.30, and 1.99 times compared to noisy images. In conclusion, U-Net proved to be effective in enhancing segmentation performance compared to noise reduction algorithms in CT images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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